HOORCOLLEGES EPIDEMIOLOGIE EN
ECONOMIE
HOORCOLLEGE 1: INTRODUCTIE
Open boek tentamen, je mag alles meenemen!
HOORCOLLEGE 2: STATISTIEK
Wetenschap kan worden gekarakteriseerd als een betrouwbare methode om kennis te vergaren. Deze kennis
moet beschrijvend en verklarend zijn. Om de betrouwbaarheid te waarborgen moet het objectief en
herhaalbaar zijn.
Voor de objectiviteit moet men een overtuigend onderzoek doen waarin data wordt verzameld. Aan de hand
van dit onderzoek met de verzamelde date laat men dan zien dat een uitspraak gerechtvaardigd is of juist niet
kan worden uitgevoerd.
Voorbeeld: hoeveel asielhonden hebben tandproblemen?
- Populatie: alle honden in de Nederlandse asiels in een bepaalde periode
o Populatie fractie = π
- Steekproef: 1445 aselect gekozen honden uit de populatie
o Steekproef fractie = p
Convenient sample = niet selectieve steekproef -> je neemt alleen honden uit de buurt
Stap 1: hypothesen
De uitspraak waar men van uit gaat noemt men de nulhypothese: H 0
H0: π = 0.25
Als het onderzoek uitwijst dat de nulhypothese niet waar is dan moet deze worden verworpen. Dat verwerpen
doet men dan ten gunste van een andere hypothese, de zogenaamde alternatieve hypothese H 1.
H1: π ≠ 0.25
Stap 2: data
Van iedere dier wordt bepaalt of er tandproblemen zijn of niet (0-1 data)
Stap 3: toetsingsgrootheid
Er moet worden besloten of de nulhypothse verworpen wordt of niet. Dat doen we op grond van de
steekproef. Alle waarnemingen in de steekproef worden samengevat tot de zogenaamde toetsingsgrootheid.
De toetsingsgrootheid is een functie van de steekproefwaarnemingen, die iets zegt over de hypothesen.
Stel de nulhypothese is waar, dat wil zeggen dat de populatiefractie gelijk is aan 0.25. Als er een
representatieve steekproef wordt genomen, dan is de steekproef fractie ook gelijk aan 0.25.
Vaak wordt de gestandaardiseerde steekproeffractie genomen = z
, Se(p) is the standard error van p
Als je heel veel steekproeven neemt dan kan je het volgende vinden:
1. Gemiddelde P = π
2. Standaard deviatie P = √p(1-p)/n
3. Histogram -> normale verdeling
Je berekent de afstand altijd in verhouding tot de standard errors. Daarom is de uitkomst van Z altijd uitgedrukt
in aantal standard errors. Als de nulhypothese klopt, zou je een z-waarde van ongeveer 0 verwachten.
Stap 4: p-waarde
Hoe groot is de kans dat we een z-waarde vinden, zoals de gevonden of een extremere, als we een z-waarde in
de buurt van nul verwachten? Deze kans noemt met de eenzijdige p-waarde.
De p-waarde is de kans op de uitkomst van de toetsingsgrootheid of een extremere uitkomst als de
nulhypothese waar is.
Vaak stelt men de grens op 0.05. Als de p < 0.05 dan verwerp je de nulhypothese.
Stap 5: Conclusie
Bepalen of je de nulhypothese moet verwerpen of niet aan de hand van de p waarde
Stap 6: Betrouwbaarheidsinterval
Met de standaard normale verdeling kunnen we bepalen dat 95% van in ligt tussen −1.96 en 1.96. Ofwel de
kans op een z-waarde waarvoor geldt dat −1.96 < z < 1.96 is 0.95.
De kans dat dit interval (… , …) de populatie fractie bevat is 0.95.
HOORCOLLEGE 3: KOPPELDIAGNOSTIEK
Inhoud:
- Maten voor betrouwbaarheid van diagnostiek in individuen dieren
o Sensitiviteit (Se) en Specificiteit (Sp)
o Voorspellende waarden van negatieve en positieve testuitslag
o ROC curve
- Koppeldiagnostiek
o Verschillen met diagnostiek individu
o Monstername, Se/Sp op koppelniveau
Testsignalen in de populatie zieke dieren variëren door verschil in respons op de ziekte. Testsignalen van de
populatie gezonde dieren variëren ook, bv door kruisreacties.
ECONOMIE
HOORCOLLEGE 1: INTRODUCTIE
Open boek tentamen, je mag alles meenemen!
HOORCOLLEGE 2: STATISTIEK
Wetenschap kan worden gekarakteriseerd als een betrouwbare methode om kennis te vergaren. Deze kennis
moet beschrijvend en verklarend zijn. Om de betrouwbaarheid te waarborgen moet het objectief en
herhaalbaar zijn.
Voor de objectiviteit moet men een overtuigend onderzoek doen waarin data wordt verzameld. Aan de hand
van dit onderzoek met de verzamelde date laat men dan zien dat een uitspraak gerechtvaardigd is of juist niet
kan worden uitgevoerd.
Voorbeeld: hoeveel asielhonden hebben tandproblemen?
- Populatie: alle honden in de Nederlandse asiels in een bepaalde periode
o Populatie fractie = π
- Steekproef: 1445 aselect gekozen honden uit de populatie
o Steekproef fractie = p
Convenient sample = niet selectieve steekproef -> je neemt alleen honden uit de buurt
Stap 1: hypothesen
De uitspraak waar men van uit gaat noemt men de nulhypothese: H 0
H0: π = 0.25
Als het onderzoek uitwijst dat de nulhypothese niet waar is dan moet deze worden verworpen. Dat verwerpen
doet men dan ten gunste van een andere hypothese, de zogenaamde alternatieve hypothese H 1.
H1: π ≠ 0.25
Stap 2: data
Van iedere dier wordt bepaalt of er tandproblemen zijn of niet (0-1 data)
Stap 3: toetsingsgrootheid
Er moet worden besloten of de nulhypothse verworpen wordt of niet. Dat doen we op grond van de
steekproef. Alle waarnemingen in de steekproef worden samengevat tot de zogenaamde toetsingsgrootheid.
De toetsingsgrootheid is een functie van de steekproefwaarnemingen, die iets zegt over de hypothesen.
Stel de nulhypothese is waar, dat wil zeggen dat de populatiefractie gelijk is aan 0.25. Als er een
representatieve steekproef wordt genomen, dan is de steekproef fractie ook gelijk aan 0.25.
Vaak wordt de gestandaardiseerde steekproeffractie genomen = z
, Se(p) is the standard error van p
Als je heel veel steekproeven neemt dan kan je het volgende vinden:
1. Gemiddelde P = π
2. Standaard deviatie P = √p(1-p)/n
3. Histogram -> normale verdeling
Je berekent de afstand altijd in verhouding tot de standard errors. Daarom is de uitkomst van Z altijd uitgedrukt
in aantal standard errors. Als de nulhypothese klopt, zou je een z-waarde van ongeveer 0 verwachten.
Stap 4: p-waarde
Hoe groot is de kans dat we een z-waarde vinden, zoals de gevonden of een extremere, als we een z-waarde in
de buurt van nul verwachten? Deze kans noemt met de eenzijdige p-waarde.
De p-waarde is de kans op de uitkomst van de toetsingsgrootheid of een extremere uitkomst als de
nulhypothese waar is.
Vaak stelt men de grens op 0.05. Als de p < 0.05 dan verwerp je de nulhypothese.
Stap 5: Conclusie
Bepalen of je de nulhypothese moet verwerpen of niet aan de hand van de p waarde
Stap 6: Betrouwbaarheidsinterval
Met de standaard normale verdeling kunnen we bepalen dat 95% van in ligt tussen −1.96 en 1.96. Ofwel de
kans op een z-waarde waarvoor geldt dat −1.96 < z < 1.96 is 0.95.
De kans dat dit interval (… , …) de populatie fractie bevat is 0.95.
HOORCOLLEGE 3: KOPPELDIAGNOSTIEK
Inhoud:
- Maten voor betrouwbaarheid van diagnostiek in individuen dieren
o Sensitiviteit (Se) en Specificiteit (Sp)
o Voorspellende waarden van negatieve en positieve testuitslag
o ROC curve
- Koppeldiagnostiek
o Verschillen met diagnostiek individu
o Monstername, Se/Sp op koppelniveau
Testsignalen in de populatie zieke dieren variëren door verschil in respons op de ziekte. Testsignalen van de
populatie gezonde dieren variëren ook, bv door kruisreacties.